ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК КЛЮЧЕВОЙ ДРАЙВЕР ЦИФРОВИЗАЦИИ ВОЗМОЖНОСТИ И

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК КЛЮЧЕВОЙ ДРАЙВЕР ЦИФРОВИЗАЦИИ ВОЗМОЖНОСТИ И ВЫЗОВЫ Герман Греф Сбербанк России 0

КОНКУРЕНЦИЯ – БЕЗАЛЬТЕРАНАТИВНЫЙ ДВИГАТЕЛЬ ПРОГРЕССА. Попытки всех цивилизаций «закрыться» от прогресса закончились их крахом… 1

12 ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ТРЕНДОВ, КОТОРЫЕ ОПРЕДЕЛЯТ СЛЕДУЮЩИЕ 30 ЛЕТ 1 Непрерывная оптимизация переход от фиксированных продуктов и сервисов к постоянно улучшающимся 2 Когнитивность за счет повсеместного использования доступных ИИ технологий, доступных в облачных сервисах 3 Постоянный апдейт на основе обновляемых в реальном времени потоков данных с использованием ИИ для всего 4 Скрининг многие поверхности становятся экранами 5 Доступность информации перемещение социальных групп из мест владения активами к местам с доступом к информации 6 Шэринг широкомасштабное сотрудничество социальных групп в обмене знаниями, данными и технологиями 7 Фильтрация активизация персонализации для того, чтобы предвосхитить наши желания и потребности 8 Перемешивание разделение продуктов на части с последующей агрегацией на максимально кастомизированной основе 9 Интерактив погружение нас внутрь систем ИИ с целью максимизации вовлечения ИИ 10 Демократизация информации использование любой доступной о нас информации в интересах граждан и клиентов 11 Фокус на вопросах содействие в правильной постановке вопроса куда важнее, чем помощь с ответами 12 Матрица построение планетарной системы, соединяющий всех людей и машины в единую матрицу * По мнению Кевина Келли – основателя журнала Wired, футуролога и автора книги «Неизбежное» 2

ЦИФРОВИЗАЦИЯ – ЭТО … Интернет Big AI вещей Data BLOCKCHAIN Геймифика ция Боты Machine API Learning 3

4 ПРОМЫШЛЕННАЯ РЕВОЛЮЦИЯ И ЦИФРОВИЗАЦИЯ Промышленные революции: Первая (1784) Вторая (1870) Третья (1969) Четвертая (Сегодня) • Паровой двигатель • Электричество • Автоматизация • Искусственный интеллект • Механизация • Конвейер • Компьютеры • 3 D-печать • Квантовые технологии • Нанотехнологии Цифровизация – только часть 4 й промышленной • Виртуальная реальность революции, готовиться надо ко всему спектру • Цифровизация технологических изменений • Биотехнологии 4

ПОЧЕМУ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ? СОВРЕМЕННЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИИ 5

КАКУЮ РОЛЬ ИГРАЕТ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ПРОЦЕССЕ ЦИФРОВИЗАЦИИ? СОКРАЩЕНИЕ ЗАТРАТ ОПТИМИЗАЦИЯ И АВТОМАТИЗАЦИЯ РОСТ ОБЪЕМОВ ПРОЦЕССОВ И ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОДАЖ СОКРАЩЕНИЕ ВРЕМЕНИ СИНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ЭФФЕКТ ТОЧНОСТЬ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ 6

ПОЛЬЗОВАТЕЛИ БАНКОВСКИХ УСЛУГ УЖЕ ИСПЫТЫВАЮТ СИЛЬНУЮ ЗАВИСИМОСТЬ ОТ «УМНЫХ» СЕРВИСОВ CПРОС НА ЦИФРОВЫЕ УСЛУГИ РАСТЕТ 54% респондентов 72% респондентов 47% респондентов, 48% респондентов пользуются удаленным воспользуются независимо от возраста, заинтересованы в (видео) доступом в возможностью интересуются получении отделения банка мобильного платежа приложениями для автоматизированных (при наличии ‘умных’ часов финансовых советов возможности) * по данным обзора по американскому банковскому сектору 7

МИРОВАЯ ЭКОНОМИЯ ЗА СЧЕТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИИ ТЕХНОЛОГИЙ Снижение затрат за счет арбитража (15 млрд долларов) Снижение затрат в области управления активами (13 млрд долларов) 43 млрд долларов годовая Снижение затрат в области комплаенс (2 млрд долларов) экономия Снижение затрат для кредитных учреждений (13 млрд долларов) для сравнения ВВП Словении в 2016 = 44 млрд долларов 8

ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В ТРАДИЦИОННЫХ ОРГАНИЗАЦИЯХ И ОРГАНИЗАЦИЯХ, РАЗВИВАЮЩИХ ИИ Традиционная организация Организация на основе ИИ моделей ЖЕЛАЕМЫЙ МОДЕЛЬ РЕЗУЛЬТАТ ЖЕЛАЕМЫЙ ДАННЫЕ НА ОСНОВЕ МОДЕЛЬ ИИ РЕЗУЛЬТАТ ПРАВИЛ ДАННЫЕ ОБУЧЕНИЕ § Традиционные модели принятия решений помогают объяснить факторы достижения желаемого результата § ИИ-модели обучаются, опираясь на сведения об отклонении желаемого результата от фактического ИИ преобразует классические процессы в самообучающиеся 9

ЭВОЛЮЦИЯ ЗАДАЧ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА 1950 1997 2011 2013 2014 2015 -2017 Алан Тьюринг Deep Blue побеждает § Watson побеждает Vicarious создает Deep. Mind использует § Автономные авто СЛОЖНОСТЬ ЗАДАЧ И ИНТЕРПРЕТАЦИИ РЕЗУЛЬТАТОВ публикует статью Гарри Каспарова в Jeopardy алгоритм, способный обучение с подкреплением преодолевают 1 млн. миль о возможностях ИИ в шахматы § Появление первых виртуал. справиться с Captcha для победы в комп. играх § Deep. Mind создает программу, которая помощников тестами (подвид теста Atari обыгрывает человека в сложных играх Тьюринга) (Go, Dota 2) в области ИИ Число задач и ет аци е рпр и инт дов ето ьм Примеры методов: жн ост Сло § Метод опорных векторов (SVM) § Сверточные нейронные сети • Обучение с подкреплением § Деревья решений § Рекуррентные нейронные сети • Глубинное обучение с подкреплением ПЕРИОД 10

ВЫЗОВЫ И СОВРЕМЕННЫЕ ТРЕНДЫ 11

ОСНОВНЫЕ ВЫЗОВЫ ДЛЯ ЭКОНОМИКИ Высокая конкуренция со стороны небанковского ДЛЯ ОБЩЕСТВА финтека и популярность P 2 P Проблема суперинтеллекта сервисов ДЛЯ ГОСУДАРСТВА Проблема расслоения Интерпретируемость общества Сложности регулирования сложных алгоритмов и правовых, этических и Новые луддиты социальных вопросов полученных результатов Датаизм (религиозные и Выявление глобальных угроз Риск эффекта домино в философ. аспекты) случае глобального для человечества в сфере ИИ использования Технологическое отставание, алгоритмическои торговли зависимость от ПО Массовое сокращение Нехватка специалистов, персонала «утечка мозгов» 12

«Если технологии ИИ будут развиваться также стремительно, то люди скоро смогут понять, что чувствовали приматы, когда впервые увидели людей» , Стюарт Рассел, 2017 13

OFF-SWITCH PROBLEM « Если бы мы могли удерживать машины в подчинении человечества, например, обеспечив себе возможность обесточить ИИ в случае необходимости, мы сможем спать спокойно…» Алан Тюринг, 1951 Ли Сидол, чемпион Мира по игре в Го, за 5 минут до поражения « Но сегодня, в 2017, машины уже превзошли людей в серии интеллектуальных сражений (шахматы, го, покер) – и это значит, что людям будет не так просто гарантировать ту возможность отключения питания, о которой говорил Алан Тюринг» Стюарт Рассел, 12 октября 2017 14

ОГРАНИЧЕННОСТЬ НАБЛЮДЕНИЙ И СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ ПОРОЖДАЕТ НОВЫЕ КЛАССЫ МЕТОДОВ ГЛУБИННОГО ОБУЧЕНИЯ Популярность нейронных сетей ограничивается применением для анализа фото и видеоизображений § Много наблюдений – можно найти миллионы размеченных фотографий Сложнее с текстовой информацией – особенно с попытками воспроизвести принятые людьми решения Deep Reinforcement Learning позволяет «тренировать» глубинные нейросетевые системы в условиях ограниченности наблюдений, за счет: § Симуляции условий внешней среды § Возможности дообучать агентов бесконечное число раз 15

ТОЧКА НЕВОЗВРАТА ПРОЙДЕНА… Можно попробовать договориться о заморозке исследований в области ИИ… … но они неизбежно продолжатся – все производители мобильных телефонов конкурируют за точность биометрической идентификации и уровень сервисов цифровых ассистентов Поэтому крайне важна синергия людей и ИИ, а особенно важна синергия исследователей в области ИИ – между собой, с обществом и государствами ИИ + ЧЕЛОВЕК вместо ИИ или ЧЕЛОВЕК ИИ = M + Ч + M (обучается) (помогает обучиться (дообучается) и настроить) 16

О КАКИХ ВОЗМОЖНОСТЯХ И ВЫЗОВАХ ИИ СЕГОДНЯ ГОВОРЯТ ВЕДУЩИЕ МИРОВЫЕ ИССЛЕДОВАТЕЛИ В ОБЛАСТИ 17

ФОКУСЫ И ПРИОРИТЕТЫ (1/2) Абсолютное большинство сходится в том, что ключевым драйвером будут персональные ассистенты «Задачи классификации сигналов можно считать уже достаточно успешно решенными – нейронные сети зачастую лучше людей справляются с этим. В ближайшие годы мы увидим много активностей вокруг прогноза : пока человеческий опыт и интуиция лучше любой машины могут предположить, что будет в следующей сцене фильма» Ян Лекун, глава Facebook AI Research «Не стоит ожидать особого прорыва в использовании нейронных сетей для тех задач, где они себя уже хорошо показали – классификация фотографий, видео и анализ речи. Скорее надо думать о том, что для ряда задач нейронные сети пока в принципе плохо применимы – особенно там, где нет миллионов и миллиардов примеров. Именно для таких задач будут широко применяться и развиваться методы глубинного обучения с подкреплением» Руслан Салахутдинов, глава Apple AI 18

ФОКУСЫ И ПРИОРИТЕТЫ (2/2) «Идея о том, что в ближайшие годы или, возможно даже десятки лет, людей полностью заменят машины – пока выглядит абсурдной. Сейчас слишком много хайпа, многие думают о проблемах, которые, к счастью, маловероятны – захват Мира роботами, судный день, социальное противостояние. На самом деле происходит очень тесная интеграция людей и интеллектуальных систем. Вопрос скорее в том, как быстро будет идти эта интеграция, пока технологии дополненной реальности все еще «игрушечные» . Все очень быстро развивается и надо, безусловно, быть в этом тренде» Роб Хай, CTO IBM Watson «Многие исследователи в области ИИ утверждают, что опасаются ИИ только те, кто ничего не понимают в современных технологиях и не видят перспектив ИИ. Но едва ли можно назвать обывателями в этой теме таких людей как Стивен Хокинг, Билл Гейтс и Илон Маск… 50 -60 лет назад не было тех важных достижени й ИИ, о которых сегодня стоит задуматься – победа над человеком в сложных логических играх, обсчет траектории полета небесных тел и интеллектуальных военных систем. Вот последние совершенно точно представляют собой реальную угрозу человечеству» Стюарт Рассел, профессор Беркли, автор множества книг по ИИ 19

КЕЙСЫ: ЧТО УЖЕ МОЖЕТ ИИ 20

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ПОМОШАЕТ НЕЙРОБИОЛОГАМ ПОНЯТЬ ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ МОЗГ В настоящее время лучшим инструментом для понимания того, как работает человеческий мозг, является функциональная нейровизуализация. Данный метод сочетает в себе технологии МРТ и ЭЭГ, что позволяет наблюдать за функционированием мозга в реальном времени. С недавних пор специалисты в области нейробиологии стали обращать внимание на технологию машинного обучения. На основе технологии машинного обучения ученые могут воссоздавать сложнейший процесс обучения всех 86 миллиардов нейронов мозга человека и, тем самым, имитировать формирование человеческого разума. 21

ТЕХНОЛОГИЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ Возможности Угрозы 1. Фото 2. Глубокая нейронная сеть 3. Профиль «Важно, чтобы мы не оказались в мире, в котором хорошие гены определяют всю будущую жизнь» Интроверт Михаил Косински, профессор Стэндфордского университета, разработчик технологии Экстраверт § Потребуется законодательно установить новые этические стандарты, направленные на урегулирование возможности получения информации и принятия решений на основе внешности ЦЕЛЬ § На данный момент закон считает лицо человека прогнозирование типов личности, политических публичной информацией взглядов, интеллектуальных способностей, преступных наклонностей 22

МОДУЛЬНЫЕ РОБОТЫ, СПОСОБНЫЕ ОБЪЕДИНЯТЬСЯ В СЛОЖНЫЕ САМОВОССТАНАВЛИВАЮЩИЕСЯ МЕХАНИЗМЫ Исследователи из Университета Брюсселя создали миниатюрных роботов mar. Xbot Роботы используют технологию, т. н. «разделяемой нервной системы» Сейчас § Самостоятельно выполняют поставленные задачи § Могут трансформироваться в более сложные структуры, при этом роль главного берет на себя один из роботов § Возможно динамическое расширение и сокращение объединенной структуры роботов § Робот, составленный из нескольких частей, может «вылечиться» , избавившись от сломавшейся машины, место которой займут другие В будущем Самообучение позволит роботам самостоятельно выбирать необходимую конфигурацию, исходя из поставленной задачи 23

«AI IS GOD» : БЫВШИЙ ИНЖЕНЕР GOOGLE СОЗДАЕТ БОЖЕСТВО, ОСНОВАННОЕ НА ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ Бывший разработчик Google и Uber – Энтони Левандовски, в 2016 году учредил некоммерческую религиозную организацию «Путь будущего» Миссия: создание и поклонение некому Божеству, основанному на ИИ Главные этические и моральные вопросы сегодня: § Что человечество будет делать, когда ИИ превзойдет нас в решении большинства задач? § Как на общество повлияет возможность рождения сверхспособных детей, которых смогут позволить себе только богатые родители? § Должен ли автомобиль, управляемый ИИ, в случае попадания в ДТП, сбить насмерть пешеходов или спасти жизнь владельца? ‘Религии должны идти в ногу с технологическими достижениями, в противном случае они становятся неуместными и неспособными ответить на вопросы, с которыми сталкиваются их последователи’ Юваль Ноа Харари (лектор Hebrew University of Jerusalem) 24

ПЯТНАДЦАТЬ ИНТЕРЕСНЫХ ФАКТОВ ОБ ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ (1/3) Ведущие В ближайшем К 2018 году 75% К 2025 году 58% бизнесмены будущем ИИ будет разработчиков денежный оборот руководителей считают, что ИИ в использоваться для будут использовать в сфере ИИ крупных будущем будет решения рутинных, технологии ИИ в превысит предприятий уже иметь трудоемких задач: одном или 100 млрд. долл. используют колоссальное оформление нескольких (источник: Constellation аналитику, Research) значение. 72% документации, приложениях/ полученную при респондентов составление сервисах помощи ИИ назвали ИИ планов, (источник: IDC (источник: Narrative Future. Scapes 2017) Science) «преимуществом в формирование ведении бизнеса» учетных табелей (источник: Pw. C) 25

ПЯТНАДЦАТЬ ИНТЕРЕСНЫХ ФАКТОВ ОБ ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ (2/3) 61% респондентов, К 2020 году 85% К концу 2018 года В течение В настоящее время нацеленных на клиентских "виртуальные ближайшего 1 031 стартапов в инновационную обращений будут помощники" будут десятилетия по сфере ИИ стратегию обрабатываться без распознавать лицо причине зарегистрированы развития бизнеса, привлечения и голос использования ИИ, в системе Angel. List заявили, что человека пользователя в США сократится со средней используют ИИ для (источник: Gartner) 16% рабочих мест. оценочной выявления При этом развитие стоимостью 5, 2 млн. скрытых ИИ потребует долл. , что в закономерностей в создания 13, 6 совокупности данных миллиона новых составляет 5, 4 млрд. (источник: Narrative позиций долл. венчурных Science) (источник: Forrester) капиталовложений (источник: Motley Fool) 26

ПЯТНАДЦАТЬ ИНТЕРЕСНЫХ ФАКТОВ ОБ ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ (3/3) 80% руководителей Инвестиции в В 2018 году 45% 15% владельцев Наиболее часто крупных Искусственный самых i. Phone используют применяемой предприятий интеллект быстроразвивающ возможности технологией ИИ на считают, что ИИ в 2017 году ихся мировых распознавания предприятиях повышает вырастут на 300% компаний будут голоса является производительность (источник: Forrester) использовать виртуального технология труда роботов и помощника Siri распознавания (источник: Motley Fool) виртуальных (источник: Veinterachive) голоса. Машинное помощников обучение (источник: Gartner) располагается на 2 месте – 24%. На третьем месте виртуальные помощники – 15% (источник: e. Marketer) 27

ПРИЛОЖЕНИЯ 28

СОВМЕСТНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ БЛОКЧЕЙН И ИИ § Непрерывный обмен данных приводит к повышению качества моделей § Контроль происхождения данных, благодаря концепции «audit trail» § Контроль использования данных, возможность их покупать и продавать на правах интеллектуальной собственности § Возможность создания так называемых «Децентрализованных автономных организаций» на основе ИИ, которые самостоятельно извлекают и накапливают материальную выгоду без возможности воздействия на них извне. 29

ХРАНЕНИЕ ДАННЫХ НА ДНК Ученые Microsoft Research до конца 2020 г. создадут прототип коммерческой ДНК-системы хранения данных в облаке ЦЕЛЬ: имитирующие биологический материал цепочки решат проблему размещения огромных объемов информации Способности ДНК-цепи способны вмещать колоссальное количество данных: § один грамм ДНК-материи способен хранить 216 петабайт данных § все данные человечества, размещенные на подобном носителе, будут весить чуть больше 200 кг § В прошлом году компания закупила 10 миллионов синтетических ДНК-цепей у компании Twist Bioscience. § Компания установила мировой рекорд, записав на искусственные спирали ДНК, 202 МБ данных 30

ООН: ИИ МОЖЕТ ДЕСТАБИЛИЗИРОВАТЬ МИРОВОЕ СООБЩЕСТВО ПУТЕМ СОЗДАНИЯ БЕЗРАБОТИЦЫ И ВОЕННЫХ КОНФЛИКТОВ § Межрегиональный научно-исследовательский институт ООН по вопросам преступности и правосудия (UNICRI) открывает новый Центр по изучению ИИ и робототехники со штаб-квартирой в Гааге § Основной целью создания Центра является мониторинг последних событий и выявление потенциальных угроз для человечества в развивающейся сфере ИИ § Помимо этого Центр также будет заниматься разработкой потенциальных путей применения ИИ для развития и достижения целей ООН § Помимо ООН об угрозах, несущих в себе применение ИИ в области вооружения, говорят также ведущие специалисты по изучению ИИ во главе с Илоном Маском. Обеспокоенность этим вопросом проявляется и со стороны Стивена Хокинга – одного из наиболее влиятельных и известных широкой общественности физиков-теоретиков нашего времени. Основные опасения вызывает способность ИИ самостоятельно принимать решения во время вооруженного конфликта 31

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В АГРОПРОМЫШЛЕННОМ КОМПЛЕКСЕ § Abundant Robotics, исследовательская компания из Стэндфордского Университета разработала технологию автоматического сбора фруктов. Компания, финансируемая Google Ventures, использует машинное зрение для определения местоположения яблок для прицеливания вакуумной системой сбора урожая. § Resson, компания фонда Monsanto Growth Ventures (MGV) с офисами в Канаде и Сан-Хосе, разработала алгоритмы распознавания изображений, которые могут определять и классифицировать вредителей растений и болезни более точно, чем человек. Resson сотрудничает с Mc. Cain Foods, чтобы минимизировать потери в цепочке поставок картофеля. § Стартапы, такие как Orbital Insights, Descartes Labs, Gro Intelligence, and Tellus Labs разрабатывают алгоритмы прогнозирования урожайности на основе спутниковых снимков, информации о погоде и исторических данных по урожайности. § Компания Slantrange разработала систему машинного зрения для измерения популяций сельскохозяйственных культур и обнаружения сорняков. 32